Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.05a
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  • Pages.507-509
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Traffic Accident Detection by Semantic Representation

의미적 표현을 통한 교통사고 검출에 관한 연구

  • Renjie Jin (Dept. of Autonomous Things Intelligence, Graduate School, Dongguk University-Seoul) ;
  • Yunsick Sung (Division of AI Software Convergence, Dongguk University-Seoul)
  • 김인첩 (동국대학교 일반대학원 자유사물지능학과) ;
  • 성연식 (동국대학교 AI소프트웨어융합학부)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2022년도 정부(경찰청)의 재원으로 과학치안진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.092021D75000000, AI 운전능력평가 표준화 및 평가 프로세스 개발)